重點新聞(0906~0912)
科技部 NLP 語音
科技部第二屆與AI對話競賽開跑,2千萬獎金號召NLP好手打造高理解力AI
科技部第二屆「科技大擂臺與AI對話」挑戰賽正式開放報名,要請自然語言處理的好手再度挑戰華語文能力測驗的流利精通級(Band C)。這次挑戰賽可分為簡答題和多輪對話測驗兩大類,主題橫跨各學科,要挑戰AI語意理解能力,並學習這些知識來回答問題。
簡答題以文本內容推理為主,多輪對話則著重目標明確的任務,比如訂旅遊票券、旅館房型、租車服務等需要一問一答的任務。科技部表示,這次競賽題庫由中研院資訊科學研究所許聞廉特聘研究團隊出題,並與國家教育研究院共同建置訓練理解與對話能力的資料集,預定10月開放參賽者使用。而中文語音辨識部分,則與臺灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾合作,將開放雅婷逐字稿語音辨識系統給參賽團隊介接使用。競賽開跑後,科技部將持續擴增語音資料集規模,供團隊技術開發和測試;並也已委託北科大副教授廖元甫團隊來標註語音。本次競賽報名時間至10月7日截止,12月進行初賽,明年4月進行複賽。(詳全文)
量子模擬晶片 清大 量子電腦
清大今年將打造單量子模擬晶片,未來要研發5至10量子位元模擬晶片
成立1年半的清大前瞻量子科技研究中心日前揭露新進展,除了目前已能在臺灣製造單量子位元模擬晶片外,還利用超冷原子團開發出儲存效率高達92%的同調光記憶體,而當儲存效率下降至50%時,儲存時間對光脈衝寬度的比達到1200,創下世界最高紀錄;此外,在單光子實驗中,其阿達馬閘可達90%的整體效率,而量子頻率轉換器也達84%的整體效率,兩者皆也創下世界紀錄。
該中心成員暨清大物理系助理教授許耀銓指出,團隊透過人造原子技術來開發量子位元模擬晶片,其中,單量子位元模擬晶片今年已可在臺製造。此外,團隊也進行2量子位元和3量子位元模擬晶片的實驗,未來1至2年要進行數個量子位元模擬晶片的製程,最終目標則是要發展量子電腦,來加速新藥研發、新材料開發以及物流優化等。(詳全文)
AI預測 化工製程 C 北科
全臺最大石化業者用AI優化共沸蒸餾塔運作,第一年就省736萬元
北科智慧紡織科技研發中心日前揭露AI用於化工製程的新進展,研發中心團隊替全臺最大石化業者開發一套AI共沸蒸餾塔管理系統,成功控制共沸層數,還省下736萬元的蒸氣成本。中心負責人暨北科化工與生科系副教授蘇淵源指出,為減少共沸蒸餾塔的蒸氣量,團隊首先找出潛在變數,先收集塔中53個儀表點的數據,並在90層的塔中放置19支溫度計,計算出理想的共沸層數(也就是塔內第25至30層),來讓蒸餾塔穩定運作。
之後,團隊透過最佳子集法和Lasso迴歸模型,找出最關鍵的6個儀表點,來進行共沸層的控制。結果顯示,導入AI後,共沸層明顯集中,第一年就節省了736萬元。蘇淵源表示,導入計畫第一階段已完成,目前團隊正優化模組,要建立操作建議系統和預警系統,未來則是要持續累積資料,進行更大幅度的自動化控制系統。
中研院 中文斷詞工具 NLP
中研院開源國產自動化中文斷詞工具,正式採GPL 3.0釋出
從事中文自然語言處理(NLP)研究的中研院CKIP Lab中文詞知識庫小組,近日正式開源自行研發多年的中文斷詞程式CkipTagger,提供給在臺灣從事中文NLP研究的學術圈或開發者來使用。
這套CkipTagger中文處理工具,不只提供繁體中文斷詞的功能,也加入詞性標注和18類專有名詞的實體辨識(Named entity recognition)等功能,甚至當以多達5萬句的ASBC 4.0漢語語料庫測試集,來進行中文斷詞測試時,CkipTagger表現遠高於中國的斷詞工具結巴(Jieba),中文斷詞準確度可達到97.49%。此外,新版本也提供幾大特色,包括了加強斷詞表現、可不自動刪或改字,並且能夠支援不限長度的句子,另外,新版也加入使用者自訂功能,提供參考/強制 詞典的自訂功能。(詳全文)
交大 嵌入式AI 深度學習
不只開發嵌入式自駕車影像辨識AI,交大還打造360度視訊定位系統
交大毫米波智慧雷達系統與技術研究中心日前展示最新研究成果,透過深度學習開發了嵌入式AI影像辨識技術,不只能用於自駕車視覺,還用來打造360度零死角的視訊定位系統。中心負責人交大電子工程學系教授郭峻因表示,團隊首先標註了超過2千萬筆ADAS資料,同時開發一套自動標註系統ezLabel來輔助,大幅縮短10倍以上的人工標記時間。
團隊利用這些資料,來開發各式各樣的嵌入式AI系統。其中之一就是獨創的嵌入式深度學習物件偵測和分割技術(MTSAN),融合物件偵測和語義分割。打造出的自駕車系統,不僅能偵測200公尺外的車輛(比現有YOLO v2高出4倍),還可預測未來3秒後方汽機車超車情形。另一套360度視訊定位系統,利用鏡頭轉換、從後方視角來推估被遮蔽目標的位置,可發展無人載具於擁擠人群中的應用,像是自動輪椅。
清大 3D生物組織成像 Nebulum
清大研發3D奈米級生物成像技術,可取代傳統2D病理組織切片
清大腦科學研究中心日前展示自家研發的層光超微組織影像技術Nebulum,可針對生物組織進行3D全組織成像。該中心技術人員黃元孝指出,一般進行病理切片時,會先從生物體上取出部分組織、染色,再切片以顯微鏡觀察。但切片通常小於取出組織體積的1%,容易忽略組織中其他特徵,因此清大決定開發3D全組織掃描成像方法來改善問題,不須切片就能觀察組織。
Nebulum首先解決組織不透光的問題,再發展出層光顯微鏡掃描和超高解析度顯微鏡來掃描成像,細緻到連30奈米的蛋白質都包括在內,未來可用於新藥開發、精準3D病理影像,進一步推動精準醫療發展。
Nvidia 筆電型工作站 光線追蹤
Nvidia和華碩聯手用Quadro RTX 6000 GPU打造最快筆電型工作站
Nvidia日前宣布與華碩聯手,推出首款內建Quadro RTX 6000 GPU的筆電型工作站ASUS ProArt StudioBook One,鎖定影像創作者市場,並於歐洲最大消費性電子展IFA中首次亮相。
RTX 6000所用的Turing架構,內建了Tensor核心和RT核心,能提供即時光線追蹤(Ray Tracing)技術、高階的著色和AI增強工具,再加上24GB超高速記憶體,可快速進行專業影像處理流程和大量複雜運算,來提高3D動畫製作、場景渲染(或稱算圖)、8K影片剪輯的順暢度。Nvidia宣稱,這款ASUS新筆電,不論在影片編輯、影像渲染還是AI執行表現上,與高階的桌上型工作站表現相差不到10%。不過,這款筆電尚未量產,全球上市時間與售價也尚未確定。(詳全文)
Google 開源 差分隱私
Google開源自家核心產品使用的差分隱私函式庫
Google為其自家核心產品建立的差分隱私(Differential Privacy)函式庫,現在對外開源,所有組織和開發人員都可以免費使用。Google提到,這個函式庫重點放在那些難以從頭開始建立的功能,讓開發者可以更簡單上手,為應用程式加入自動計算使用者貢獻界線等功能。進一步來說,這個開源專案包含了ε-差分隱私演算法的C++函式庫,可用於為私密或是敏感資料產生聚合統計資訊,主要提供了常見的資料科學操作,開發者可使用函示庫提供的計數、總和、平均值、中位數和百分位數等統計功能。
另外,專案還包含了測試程式,其中有一個可擴充的隨機差分隱私模型檢查函式庫,能用來檢查演算法的正確性。Google特別設計了函式庫,使其易於擴充其他功能,增加像是附加機制、聚合功能或是隱私預算管理等功能。(詳全文)
攝影/王若樸 圖片來源/科技部、Nvidia
AI趨勢近期新聞
1. 微軟資安AI解決方案Azure Sentinel正式在臺上線,以機器學習分析每日數兆筆資安威脅訊號
2. 臺科大與工研院聯手開發鮮度感測器,透過AI分析介電係數來預測食物腐敗程度
3. Google強化雲端AI元件庫AI Hub團隊協作功能
資料來源:iThome整理,2019年9月
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